本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 使用「記錄比對」轉換來調用現有的資料分類轉換
<a name="transforms-record-matching"></a>

此轉換會調用現有的記錄比對機器學習資料分類轉換。

轉換會根據標籤，針對訓練過的模型來評估目前的資料。新增資料欄 "match\$1id"，以根據演算法訓練將每個資料列指派給一組視為等效的項目。如需詳細資訊，請參閱 [Record matching with Lake Formation FindMatches](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/machine-learning.html)。

**注意**  
視覺化任務 AWS Glue 使用的 版本必須與 AWS Glue 用來建立記錄比對轉換的版本相符。

![\[螢幕擷取畫面顯示該轉換的資料預覽版。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/glue/latest/dg/images/recording-matching-transform-1.png)


**將「記錄比對」轉換節點新增至您的任務圖表**

1. 開啟資源面板，然後選擇**記錄比對**，將新轉換新增至您的任務圖表。新增節點時選取的節點將成為其父節點。

1. 在節點屬性面板中，您可以輸入任務圖表中節點的名稱。如果尚未選取節點父項，請從**節點父項**清單選擇用作轉換之輸入來源的節點。

1. 在**轉換**索引標籤上，輸入從**機器學習轉換**頁面擷取的 ID：  
![\[螢幕擷取畫面顯示「機器學習轉換」頁面中的 ID。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/glue/latest/dg/images/recording-matching-transform-2.png)

1. (選用) 在**轉換**索引標籤上，您可以勾選新增可信度分數的選項。以額外運算為代價，該模型將估計每個相符項目的可信度分數，並將其作為附加資料欄。